Posttranslational Modifications of GLUT4 Affect Its Subcellular Localization and Translocation

The facilitative glucose transporter type 4 (GLUT4) is expressed in adipose and muscle and plays a vital role in whole body glucose homeostasis. In the absence of insulin, only ~1% of cellular GLUT4 is present at the plasma membrane, with the vast majority localizing to intracellular organelles. GLUT4 is retained intracellularly by continuous trafficking through two inter-related cycles. GLUT4 passes through recycling endosomes, the trans Golgi network and an insulin-sensitive intracellular compartment, termed GLUT4-storage vesicles or GSVs. It is from GSVs that GLUT4 is mobilized to the cell surface in response to insulin, where it increases the rate of glucose uptake into the cell. As with many physiological responses to external stimuli, this regulated trafficking event involves multiple posttranslational modifications. This review outlines the roles of posttranslational modifications of GLUT4 on its function and insulin-regulated trafficking.     

中文地名本体模型研究

地名信息与人们日常生活息息相关,存在于各行各业,在行政管理中不可或缺。结合地名学与空间地理的研究成果,参考地名分类与类别编制规范,构建了基于SUMO的地名本体模型,表达不同领域的地名信息。该模型可表示地名的历史演化、空间关系、行政区域,作为地名引擎的知识描述模型,可进行空间查询与推理。以地名本体模型为指导,构建了地名知识库和规则库以及语义地名搜索引擎。     

基于SUMO平台的微观交通仿真研究

微观交通仿真在城市交通控制系统中有着重要地位,而微观仿真模型的建立是其主要内容之一。Krauss模型是基于安全车速范式的微观、空间连续的车辆跟驰模型,为避免原始Krauss模型中加速度突变的问题,本文在其基础上提出了融合车辆减速度渐变过程的新模型。在SUMO仿真平台上编程实现了改进后的车辆跟驰模型,并在同等条件下对原始模型和改进模型进行了实例仿真分析,结果表明改进后的模型在一定程度上避免了加速度突变问题,交通流运行的仿真情况在整体性能上有显著改善,仿真效果与现实交通情况更趋一致。     

\"基于城市雨洪模型的内涝交通影响研究

随着城市化进程的加快以及极端天气的频繁出现,城市内涝问题日益突出。交通损失为超标暴雨积水造成的主要损失之一。从暴雨内涝积水原理及交通通行规律的研究入手,综合运用气象水文、交通、气象、遥感、地理、灾害等学科的理论,以北京典型桥区为研究对象,基于高分辨率的DEM地形资料和降水、土地利用数据,构建典型桥区的一维雨洪模型,采用函数拟合的溢流量—积水深度曲线法模拟道路实际积水过程;耦合桥区一维雨洪模型与交通仿真模型,定量研究了内涝积水对交通系统运行状态的影响度。结果表明,暴雨积水导致的车辆减速、绕行会大大降低交通系统的运行效率。研究成果可为暴雨条件下的交通影响分析提供参考。     

基于SUMO的路由协议仿真研究

利用TIGER数据库,构建一个实际道路地图作为仿真场景,借助SUMO交通仿真器和NS2网络仿真平台,评估ADOV、DSR、DSDR 3种路由协议在城市场景车载自组网(VANET)中的适用性.实验结果表明,上述3种协议在城市VANET环境下,存在分组传输成功率低、归一化路由负载高、平均端到端延时大的缺点,难以满足现有城市...     

上位本体中语义相似度的计算及其实现

基于SUMO(Suggested Upper Merged Ontology)[1],提出一种计算两概念语义相似度的语义距离方法.根据该方法实现一个计算平台,将计算结果同人类的主观判断进行比较,验证概念语义相似度计算方法的有效性.研究成果拟在正在研发的语义数据库中本体集成部分得到应用,也可以为本体的其它相关研究提供一定的技术方法基础.     

重组人成纤维细胞生长因子-21的表达及纯化工艺的优化

目的优化重组人成纤维细胞生长因子-21(SUMO-rhFGF-21)融合表达工程菌的表达条件及目的蛋白纯化工艺。方法对工程菌的诱导温度、时间及诱导剂浓度进行优化,并进行罐发酵,对菌体裂解液进行离子交换层析、Ni离子亲和层析及分子筛层析等。纯化产物经SDS-PAGE和HPLC鉴定纯度。结果在诱导温度为37℃,诱导时间为4h,IPTG浓度为0.5mmol/L时,目的蛋白的表达量最高,达20.5%;罐发酵收菌量可达66g/L,目的蛋白的表达量达20.2%;纯化后的rhFGF-21纯度达96%以上。结论优化了rhFGF-21的表达条件及纯化工艺,为rhFGF-21用于新药开发奠定了基础。     

应急预案体系本体模型（EPSOnto）及应用

应急预案是处置突发事件的重要依据,应急预案体系提供应急预案编制及修订指南。目前我国的应急预案体系建设存在描述不一致和异构性等问题。针对上述问题,采用语义网的本体技术,构建了应急预案体系本体模型,该模型以SUMO为上位本体,从预案体系主体、预案体系客体和体系组成等方面构建应急预案体系的概念、关系、函数、公理和实例五元组本体模型,并以天津市应急预案体系为应用实例对EPSOnto模型进行验证。